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基于小波与神经网络算法的暂态电能质量信号分析的中期报告
1.研究背景
电能质量问题已成为现代电力系统中的一个重要问题，其中暂态电能质量问题尤为重要。由于暂态电能质量问题的影响因素复杂，传统的分析方法难以满足现代电力系统对暂态电能质量问题的需求。基于小波与神经网络算法的信号分析方法成为当前研究热点。
2.研究内容
该研究主要针对暂态电能质量信号分析问题，采用小波与神经网络算法结合的方法。具体研究内容包括：(1)建立小波变换模型，对暂态电能质量信号进行小波变换；(2)构建深度神经网络结构，对小波变换后的信号进行神经网络训练；(3)实验数据采集与处理，对算法进行实验验证。
3.研究意义
该研究具有重要的理论意义和实际应用价值。首先，基于小波与神经网络算法的信号分析方法是当前电力系统中暂态电能质量问题的重要研究方向，该研究对于推动暂态电能质量问题的分析和解决具有重要意义。其次，研究内容的创新性较高，可以为相关领域提供参考。
4.研究进展
目前，我们已完成小波变换模型的建立，并对实验数据进行了初步的处理。接下来，我们将对深度神经网络进行构建，并对算法进行实验验证。
5.预期结果
预计该研究可以通过实验数据验证建立的小波变换模型和神经网络结构，在暂态电能质量信号分析方面取得较好的结果。同时，该研究可以为电力系统中的暂态电能质量问题解决提供一定的理论与实践指导。